关系型数据库索引总结-作用,类型,适用场景,缺点

索引（Index）是关系型数据库中用于加速数据检索的特殊数据结构。可以将索引理解为一本书的目录，目录列出了书中各个章节或主题的页码，当你想查找特定的内容时，通过目录可以快速定位到相应的页码，而不需要从头到尾逐页查找。

在数据库中，索引是针对表中的一列或多列字段进行排序后生成的，类似于一本有序的列表，存储在独立的数据结构中（例如B-树或哈希表）。索引记录了数据的实际存储位置，通过它可以加速数据查询的效率。

索引的作用

1. 提高查询性能： 索引的主要作用是加速数据的检索。在没有索引的情况下，数据库需要执行全表扫描（Full Table Scan），逐行检索数据，效率较低。而有了索引后，数据库可以通过索引快速定位到所需的数据，大幅减少查询时间。
2. 加速排序操作： 如果查询中使用了ORDER BY或GROUP BY语句，索引可以帮助数据库更快地对结果集进行排序，因为索引本身是按照指定字段排序存储的。
3. 提高联合查询性能： 当执行多表联合查询时，如果连接字段上有索引，查询的效率会显著提高，因为索引可以快速匹配各个表中的连接字段，减少数据扫描的开销。
4. 提高聚合操作的性能： 索引可以帮助数据库在执行某些聚合操作（如COUNT、SUM等）时更高效，尤其是针对某些索引列进行聚合时，不需要扫描整个表。

索引的类型及适用场景

1. 单列索引：
   对单个列创建的索引，适用于单列的精确查询和排序。
2. 组合索引（复合索引）：
   对多列创建的索引，适用于在多个列上执行查询时，例如WHERE column1 = ? AND column2 = ?。
3. 唯一索引：
   确保列中的数据唯一性，并加速查询。如果某列或组合列中的数据要求唯一，那么唯一索引可以防止重复值。
4. 全文索引（MySQL中使用较多）：
   用于加速针对大文本字段的搜索，适合对文本数据进行模糊查询或全文搜索。
5. 聚集索引（Clustered Index）：
   数据库将表的数据行物理上按照索引排序存储，每张表只能有一个聚集索引。适用于那些经常需要按顺序检索数据的情况。
6. 非聚集索引（Non-Clustered Index）：
   索引和数据分开存储，适合频繁的随机查询和不要求顺序的数据检索。
7. 位图索引（Bitmap Index，Oracle中较常见）：
   使用位图存储索引值，适用于数据取值范围小且不常更新的列，如性别、状态等。

索引的缺点

1. 插入、更新、删除操作变慢： 索引需要在数据变化时进行维护，因此在插入、更新或删除操作时，数据库需要同时修改索引结构，这会导致这些操作的性能下降。
2. 占用额外的存储空间： 索引是独立存储的结构，会占用额外的磁盘空间。如果索引过多，会导致存储资源的浪费。
3. 滥用索引可能降低性能： 如果表上有过多的索引，查询优化器需要花费更多时间来选择最优的索引路径，反而会影响查询的执行效率。

总结

索引是关系型数据库中非常重要的性能优化工具，它通过加速数据检索、排序和连接等操作，显著提升查询性能。但在设计索引时需要权衡利弊，避免过度使用索引导致性能下降。

后话：关系型数据库索引操作